Identificación de errores de difícil detección en estimación de estado en sistemas eléctricos usando algoritmos de optimización combinatorial
Título del documento: Identificación de errores de difícil detección en estimación de estado en sistemas eléctricos usando algoritmos de optimización combinatorial
Revista: Revista Facultad de Ingeniería. Universidad de Antioquia
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000335863
ISSN: 0120-6230
Autores: 1
1
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Instituciones: 1Universidad Tecnológica de Pereira, Pereira, Risaralda. Colombia
Año:
Periodo: Dic
Número: 56
Paginación: 182-192
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español En este artículo se resuelve el problema de estimación de estado con presencia de errores de difícil detección usando algoritmos de optimización combinatorial. Se propone un procedimiento que combina la metodología clásica de estimación de estado con la teoría de puntos de apalancamiento, estos últimos se usan como factores de sensibilidad. La teoría de observabilidad se usa para penalizar la infactibilidad en la función objetivo. El modelo resultante se resuelve mediante las técnicas de optimización Búsqueda Tabú, Simulated Annealing, Particle Swarm y Algoritmo Genético Modificado Chu-Beasley. Con el fin de validar la metodología propuesta se utiliza como sistema de prueba el IEEE de 57 nodos. Los resultados obtenidos son de excelente calidad
Resumen en inglés In this paper the state estimation problem including hard detection errors are solved using combinatorial optimization algorithms. A novel procedure that combines the classic estate estimation methodology with leverage points theory which are used like sensibility factors and the observability theory are used to penalize the infeasibility in the objective function. The resultant model is solved using several optimization techniques like Tabu Search, Simulated Annealing, Particle Swarm, and the modified genetic algorithm of Chu-Beasley. In order to prove the proposed methodology the 57 nodes IEEE test system is used. The results obtained presents excellent quality
Disciplinas: Ingeniería
Palabras clave: Ingeniería eléctrica,
Sistemas eléctricos de potencia,
Estimación de estado,
Optimización combinatoria,
Algoritmos
Keyword: Engineering,
Electrical engineering,
Electric power systems,
State estimation,
Combinatory optimization,
Algorithms
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